opencv实现图像几何变换

本文实例为大家分享了opencv实现图像几何变换的具体代码，供大家参考，具体内容如下

图像伸缩(cv2.resize)

图像的扩大与缩小有专门的一个函数，cv2.resize()，那么关于伸缩需要确定的就是缩放比例，可以是x与y方向相同倍数，也可以单独设置x与y的缩放比例。另外一个就是在缩放以后图像必然就会变化，这就又涉及到一个插值问题。那么这个函数中，缩放有几种不同的插值（interpolation）方法，在缩小时推荐cv2.INTER_ARER,扩大是推荐cv2.INTER_CUBIC和cv2.INTER_LINEAR。默认都是cv2.INTER_LINEAR，比如：

1. import cv2
2. import matplotlib.pyplot as plt
3.  
4. img = cv2.imread('d:/1.jpg')
5. # 插值：interpolation
6. # None本应该是放图像大小的位置的，后面设置了缩放比例，
7. #所有就不要了
8. res1 = cv2.resize(img,None,fx=2,fy=2,interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
9. #直接规定缩放大小，这个时候就不需要缩放因子
10. height,width = img.shape[:2]
11. res2 = cv2.resize(img,(2*width,2*height),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
12. plt.subplot(131)
13. plt.imshow(img)
14. plt.subplot(132)
15. plt.imshow(res1)
16. plt.subplot(133)
17. plt.imshow(res2)
18. plt.show()

图像平移(cv2.warpAffine)

1. import cv2
2. import numpy as np
3. import matplotlib.pyplot as plt
4.  
5. img = cv2.imread('d:/1.jpg')
6. H = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
7. rows, cols = img.shape[:2]
8. res = cv2.warpAffine(img, H, (rows, cols)) # 需要图像、变换矩阵、变换后的大小
9. plt.subplot(121)
10. plt.imshow(img)
11. plt.subplot(122)
12. plt.imshow(res)
13. plt.show()

图像旋转（逆时针旋转，cv2.warpAffine和cv2.getRotationMatrix2D）

为了构造这个矩阵，opencv提供了一个函数：

cv2.getRotationMatrix2D()，这个函数需要三个参数，旋转中心，旋转角度，旋转后图像的缩放比例，比如下例：

1. import cv2
2. import matplotlib.pyplot as plt
3.  
4. img = cv2.imread('d:/1.jpg')
5. rows, cols = img.shape[:2]
6. # 第一个参数旋转中心，第二个参数旋转角度，第三个参数：缩放比例
7. M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 45, 1)
8. # 第三个参数：变换后的图像大小
9. res = cv2.warpAffine(img, M, (rows, cols))
10.  
11. plt.subplot(121)
12. plt.imshow(img)
13. plt.subplot(122)
14. plt.imshow(res)
15. plt.show()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

原文链接：https://blog.csdn.net/tsfx051435adsl/article/details/78912042